지난 10년 동안 연구자들은 다음을 기반으로 한 접근 방식을 사용하려고 여러 번 시도했습니다.
이제 알토 대학의 연구원(핀란드)와 Ote Robotics는 RL 알고리즘을 테스트하고 구현하는 데 사용할 수있는 저렴한 4 다리 로봇 인 RealAnt를 공개했습니다. 새로운 플랫폼은 강화 학습 연구에 사용되는 로봇 시뮬레이션 환경의 미니멀하고 저렴한 실제 버전입니다.
원래 알고리즘이 잘 될 것이라고 생각했습니다.수천 시간 동안 시뮬레이터에서 훈련하는 경우에만 작동합니다. 그러나 연구원들은 최소한의 데이터를 사용하여 네발 로봇이 걷기를 훈련 할 수있었습니다. 따라서 시뮬레이터에서 훈련하지 않고도 실제 환경에서 로봇을 훈련 할 수 있습니다.
연구자들의 주요 목표는기존 핵심 강화 학습 솔루션을 기반으로 한 간단하고 저렴한 로봇 플랫폼. 이러한 플랫폼을 통해 더 많은 연구자들이 현실 세계에서 기본적인 작업을 수행 할 수있는 자율 로봇을 구축하고 테스트 할 수 있습니다.
RealAnt, 네 다리 로봇다재다능하고 최소한이며 저렴합니다. 그는 독립적으로 걷는 법을 배우고, 함께 다리를 움직이고, 주어진 환경에서 자신의 위치와 방향을 느낄 수 있습니다. RL 알고리즘을 사용하여 로봇은 간단하지만 가치있는 작업을 수행하도록 훈련 될 수 있습니다. 또한이를 위해 주변 환경에 초점을 맞추고 추가 데이터가 필요하지 않습니다.
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